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高德注册:通过将阴影AI移动到日光中来鼓励人工智能的采用

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任何时候,公司都可以让用户掌握数据,从而改善公司业绩,这就是一种“胜利”——除非不可能有效地管理这种数据权力。这是影子人工智能(AI)的挑战,它使终端业务用户和独立的数据科学部门能够独立开发AI数据模型和应用程序,但不一定要有安全、数据的“好坏”或算法的合理性的重要检查点。高德平台研究发现,多云和混合云 IT模型目前对于公司产业来说是最受欢迎的。高德平台多云使用多种异构云服务,这对于希望将多个供应商或特定云类型用于不同目的的公司很有用。
 
在这种独立人工智能系统开发的环境下,缺乏统一的人工智能方法和方法。最终的结果是人工智能的“数据孤岛”,这是大多数公司现在都想避免的。
 
现在企业面临的问题是,如何获得影子人工智能的好处?影子人工智能让终端商业用户更快地进入市场,对IT有更多的控制,同时确保整个公司的数据是统一的、可共享的和“可治理的”。高德注册分析师Daniel Liu在新闻稿中说:“这种平衡对渠道合作伙伴提出了巨大的需求,高德代理需要跨多个平台提供咨询,迁移,集成和管理服务。
 
以下是IT和终端业务应该解决的一些挑战:
 
管理治理
 
大多数部署影子AI的用户部门没有咨询IT部门,也没有使用AI开发政策和程序来确保安全部署。
 
英伟达人工智能系统高级总监Tony Paikeday表示:“在影子人工智能环境中,一个全组织范围的方法应该包括一个全面的治理战略和明确的政策。”“随着人工智能开始遍及组织的各个方面,包括营销、研究、法律、人力资源,甚至招聘,这一点尤其重要。”高德注册替代数据意味着关于世界的数据,而不是关于人的数据。它的根源在于投资者用来评估高德公司或平台投资的数据。从这种意义上讲,替代数据是在高德平台财务报表,SEC文件或其他数据源中找不到的数据。
 
开始制定AI政策和程序的一个好地方是查看已经存在的IT政策和程序。这些政策和程序中的许多都可以应用到人工智能中,最终用户可以在其中接受教育。
 
下一个问题是找到一个可以管理和监视策略和过程遵从性的中心区域。这个工作很可能落在IT身上,它有很长的系统策略和过程监控历史。
 
用户可能会对它在治理中的核心角色感到恼火,因为他们认为它是完成任何事情的障碍。这就是执行管理层必须支持它作为AI的政策和程序检查点的地方,它必须证明自己是一个促进合作伙伴,而不是AI开发的阻碍。
 
战斗AI筒仓
 
如果组织不能最优地利用他们管理下的所有数据和系统,他们就会失去这些资产中有价值的业务洞察力。
 
在某些情况下,应该有一个中心区域用于记录和跟踪所有AI系统和数据,这个中心区域就是它。
 
它的目标应该是确保数据和系统是安全的,访问这些数据和系统的用户拥有这样做的权限,数据跨系统是一致的,数据遵从性要求得到满足,数据可以跨系统和应用程序共享。
 
只有当IT作为数据和系统的中央管理角色得到上层管理人员和最终用户的认可和支持时,才能防止数据和系统竖井并确保共享和一致的数据。
 
避免AI浪费
 
在2020年对70家公司的NewVantage调查中,只有14.6%的公司表示它们的人工智能系统已全面投产。企业如何减少浪费?
 
当独立的数据科学团队感到获取开发资源存在障碍时,他们通常会求助于影子AI。这种实践可以在整个企业中生成不相互集成的AI数据和系统筒仓。
 
在其他情况下,用户部门在云上独立实现AI。一开始,这些系统似乎可以工作,但随着系统和数据变得越来越复杂,增强这些系统成为一个巨大的负担,因此系统永远不会将其投入生产,
 
Paikeday表示:“这导致生产就绪模式的推出速度放缓,AI部署也放缓。”如果它能够将所有AI集中在一起进行集中协调工作,那么它是可以补救的。
 
它如何成为一个人工智能的中央协调点?
 
它有“玻璃房子”的名声,告诉用户他们能做什么,不能做什么很难改变,但它必须改变。相反,它需要是一个协作的、面向业务的功能。
 
做到这一点的一种方法是让IT和终端用户组成“混合AI团队”。
 
另一种方法是促进高效的影子人工智能工作,让它认识到终端用户卓越的商业头脑,并有权从事自己的人工智能项目。通过这种方式,最终用户可以开始将其视为促进者,而不是障碍。
 
“协作是一群人聚集在一起,为一个共同的目标、项目或使命贡献他们的专长。”公司文化、员工敬业度和内部沟通方面的文章作者科里·莫斯利(Corey Mossley)说。这正是IT企业需要与终端企业保持一致的地方:相互理解和尊重彼此的技能组合,这样才能最大限度地发挥AI的影响力。
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